LOJİSTİK PLANLAMA VE MODELLEME

Lojistik planlama ve modelleme de tahmin için kullanılan nitel yöntemler

Uzman görüşü

Pazar araştırması

Odak grupları

Tarihsel analoji

Delfi metodu

Panel fikir birliği yöntemi

şeklindedir. Hareketli ortalama bir nicel tahmin yöntemidir.

Panel Fikir Birliği Yöntemi
Bu yöntem, bir işletmenin üyelerinin tahminlerini belirlemek için tüm düzeylerde çalışanları bir araya getirir. Tüm katılımcıların fikirlerini beyan etmelerini sağlayacak açık bir süreçtir.

Örneğin, pazarı çok iyi tanıyan satış temsilcisiyle üst düzey yönetici arasında
fikir ayrılığı ortaya çıkabilir. Sonunda panel uzlaşma yöntemi tahminleri birleştirir ve fikir alışverişi yapar.

Otokorelasyon, oluşumun sürekliliğini gösterir. Belli
bir noktada beklenen değer kendi geçmiş değerleri ile büyük
ölçüde ilişkilidir.

Buna örnek olarak bekleme hattı teorisi verilir. Bekleme hattının uzunluğu yüksek oranda otokorelasyona sahiptir. Bekleme hattının nispeten uzun olması ileride hattın kısa bir süre sonra hala uzun olmasını bekleriz.

Çoğu zaman serisinde sezonsallık, trend ve döngüsellik görülür. Tahmin yöntemi seçerken ilk önce verinin hangi desene uyduğunu tanımlamak gerekir. Trend veri setindeki doğrusal artış veya azalış desenidir.
Ürün yaşam döngüsünde büyüme ve tamamlanma sürecini iyi ifade eder. S eğrisindeki en önemli özellik trendin yavaş büyümeden hızlı büyümeye veya tersi şeklinde değişmesidir.

Nicel yöntemleri üç sınıfa ayırabiliriz. Bunlar;
zaman serileri,
nedensel ilişkiler ve benzetimdir.

Sezonsallık(mevsimsellik), verinin her takvim yılında tekrarlanan düzenli ve öngörülebilir değişiklik sergilediği bir zaman dizisinin karakteristiğidir. Bir yıllık, aylık, haftalık hatta günlük bir süre içinde tekrarlayan veya tekrar eden herhangi bir öngörülebilir dalgalanma veya desenin sezonsal olduğu varsayılır.

Üstel düzeltme yönteminde, geleceği tahmin etmek için yalnızca üç veri gerekir: en son tahmin, o tahmin dönemi için gerçekleşen gerçek talep ve
bir yumuşatma sabit alfa (α). Düzeltme sabiti, düzeltme düzeyini ve tahmin ile gerçek olaylar arasındaki farklılıklara bağlıdır. Üstel düzeltme sabiti
gerçek verideki değişime göre denenerek ve tahmin hatası hesaplanarak revize edilir.  Alfa (α) değeri  0 ile 1 arasında bir değer alır.

Tahminler hiçbir zaman tam sonucu vermez.
Bunun yerine en yakın sonucu bulmaya çalışırız.
Gerçek veri ile tahmin değeri arasındaki farka tahmin
hatası denir. Kullanılan yöntemler

1) Ortalama mutlak sapma 

2) Ortalama kareler hatası

3) Ortalama mutlak  yüzdelik hata

Doğru cevap A şıkkıdır. Lojistik şirketleri planlama yaparken kısa, orta ve uzun vadeli tahminlere ihtiyaç duyar. Personel çizelgeleme, üretim planlama ve sevkiyat kısa vadeli tahminlere dayanır. Lojistik planlamada stratejik orta vadeli tahminler genellikle hammadde ihtiyacını belirlemek, geçici personel istihdamı, makine ve teçhizat satın alımı gibi faaliyetler için gelecekteki kaynak gereksinimini belirlemede kullanılır. Uzun vadeli planlamalar içinse hedef pazara giriş ve pazardan ne zaman çıkılacağı gibi, çevresel faktörlerin tahmininde kullanılmaktadır.

Doğru cevap B şıkkıdır. Günlük çıkış yapacak kamyon, tır ya da herhangi bir sevkiyat aracı sayısı planlamasında günlük talebe, ulaşılacak mesafeye, yük miktarına göre tahminleme yöntemleriyle planlama yapmak gerekmektedir. Bu tür tahminler görece kısa vadede olup taktiksel tahmin olarak adlandırılır.

Doğru cevap C şıkkıdır. Çünkü: Tarihsel veriye erişimin olduğu durumda nicel tahmin yöntemleri kullanılır. Nitel yöntemlerin kullanıldığı tahminleme teknikleri genellikle uzmanların bilgisinden yararlanır. Delfi Metodu bir nitel tahmin yöntemidir. Yalnızca III. ifade doğrudur.

Doğru cevap D şıkkıdır. Zaman serisi yöntemi nicel bir yöntemdir. Tarihsel analoji haricinde şıklarda yer alan yöntemler ise farklı nitel yöntemlerdir. Tarihsel analoji; Mevcut ürüne benzer bir ürünün satış geçmişine benzer karşılaştırılabilecek bir ürünün satış geçmişinin gelecekteki satışları tahmin etmek için incelendiği bir tahmin yöntemidir. Yeni bir ürün veya ürün grubu için talebin tahmin edilmesi için kullanılır.

Doğru cevap E şıkkıdır. Zaman serisi yöntemlerinin bileşenleri dönem için ortalama talep, trend, sezonsallık, döngüsellik, rasgele değişim ve otokorelasyondur. Trend, pazarın belirli bir süre boyunca izlediği genel yöndür.

Doğru cevap A şıkkıdır. 

Tahmin Dönemi

Tahmin Deseni

Tahmin Modeli

Kısa

-Trendin ve mevsimselliğin olmadığı

-Trendin ve mevsimselliğin olmadığı

-Trendin olup mevsimselliğin olmadığı

-Basit Hareketli Ortalama

-Ağırlıklı Hareketli Ortalama

Basit Üstel Düzeltme

-Trend Eklemeli Üstel Düzeltme

Kısa - Orta

Tüm desenler için

Doğrusal Regresyon

Kısa – Orta - Uzun

En az 2 sezonun (yıl vb.), Trendin olduğu

Mevsimsel Modeller

Doğru cevap B şıkkıdır. Hareketli ortalama için uygulanan formül şu şekildedir:
F_t = (A_t−1+ A_t−2 +...+ A_t−n)/n 

Bu formülde kullanılan değerlerin ifade ettikleri;
F_t: t dönemine ait tahmin değeri
n: Ortalamanın alınacağı dönem sayısı
A_t: t dönemine ait gerçekleşmiş talep

Doğru cevap C şıkkıdır. Üstel düzeltme tüm tahmin tekniklerinde en çok kullanılanıdır. Neredeyse tüm bilgisayarlı tahmin programlarının ayrılmaz bir parçasıdır ve lojistik firmalarda, toptan satış şirketlerinde ve hizmet kuruluşlarında envanter siparişinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Üstel düzeltme, en son gözlemlere daha fazla ağırlık verildiği ve gözlemler geçmişte kaldıkça ağırlığın azaldığı önceki gözlemlerin ağırlıklı ortalamasını kullanır. Basit üstel düzeltme yöntemleri için tahmin, bir düzeltme parametresi olarak adlandırılan geçmiş değerlerin göreli ağırlıklarla çarpılmasıyla hesaplanır. Üstel düzeltme yöntemine her yeni veri dönemi eklendiğinde en eski olan gözlem çıkarılır ve yeni tahmin hesaplanır.

Doğru cevap C şıkkıdır. 260-250=10 tahmin hatasıdır.  Yine buradan hareketle mutlak hata da 10 olarak belirlenir. Mutlak yüzde hatası= 100(10/260)=3,846 yani 3,85 olarak bulunur.

Doğru cevap B şıkkıdır. 

Hafta

Gerçek değer

1. tahmin yöntemi

Tahmin hatası

Mutlak hata

(Hata)2

Mutlak yüzde hatası

2

180

170

10

10

100

100(10/180)=5,56

3

175

173

2

2

4

100(2/175)=1,14

4

190

195

-5

5

25

100(5/190)=2,63

Toplam

17

129

9,33

Hafta

Gerçek değer

2. tahmin yöntemi

2

180

185

-5

5

25

100(5/180)=2,78

3

175

180

-5

5

25

100(5/175)=2,86

4

190

185

5

5

25

100(5/190)=2,63

Toplam 

15

75

8,27

OMS1=17/3= 5,67       OKH1=129/3=43        OYMH1=9,33/3=3,11

OMS2=15/3=5              OKH2=75/3=25          OYMH2=8,27/3=2,76